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최종 프로젝트 제출: 제조 도메인 sLLM
제조 도메인 sLLM 구축
최종 프로젝트 제출: 제조 도메인 sLLM
QLoRA 파인튜닝 > 제조 도메인 sLLM 구축
요구사항
데이터셋: 300건+ (5개 카테고리, 품질 검증 완료)
학습: QLoRA 학습 완료 (Loss 수렴 그래프)
평가: 자동 평가 리포트 + A/B 비교 (10건+)
배포: LoRA 어댑터 저장 완료 (GGUF 변환은 보너스)
문서: 기술 보고서 (최소 5개 섹션)
평가 기준
- • 전체 파이프라인이 End-to-End로 동작하는가
- • 데이터 품질이 검증되었는가
- • 학습이 정상 수렴했는가 (과적합 없음)
- • 평가 결과에서 파인튜닝 효과가 입증되었는가
- • 기술 보고서의 완성도
보너스
- • GGUF 변환 & Ollama 배포 동작 확인
- • HuggingFace Hub에 모델 업로드
- • W&B 대시보드 스크린샷
- • Unsloth vs 표준 방식 비교 실험
- • GPT-4 LLM-as-Judge 평가 추가
- • 기술 보고서에 시각화(차트) 포함
AI로 학습하기 — 꿀팁
🤖sLLM 최종 제출 전 자기 검토AI 학습 팁
QLoRA 파인튜닝으로 만든 제조 도메인 sLLM을 제출하기 전, AI 에이전트에게 품질 체크리스트를 돌려 놓친 부분을 찾아보세요.
나는 제조 도메인(설비 고장 진단, 품질 불량 분류) 특화 sLLM을 QLoRA로 파인튜닝했습니다. 제출 전 다음 항목을 검토해 주세요: 1) 학습 데이터 오염·누출 여부, 2) 베이스 모델 대비 제조 용어 응답 품질 향상 근거, 3) LoRA rank·alpha 선택 이유의 설득력, 4) 평가 지표(BLEU/ROUGE/도메인 정확도) 중 누락된 항목, 5) 배포 시 quantization 전략 명시 여부. 각 항목에 대해 '통과/보완 필요'로 판정하고 보완 방법을 제안해 주세요.
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